Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 549679 |
| Слов в произведении (СВП): | 80749 |
| Приблизительно страниц: | 283 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.61 |
| СДП диалога, знаков: | 43.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9715 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8789 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 926 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1219.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2826.54 | —> 6029-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19565 (24.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61184 (75.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18108 (29.60%) |
| Прилагательное | 7958 (13.01%) |
| Глагол | 14005 (22.89%) |
| Местоимение-существительное | 6007 (9.82%) |
| Местоименное прилагательное | 3455 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 644 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 149 (0.24%) |
| Наречие | 4128 (6.75%) |
| Предикатив | 815 (1.33%) |
| Предлог | 6327 (10.34%) |
| Союз | 6910 (11.29%) |
| Междометие | 1257 (2.05%) |
| Вводное слово | 263 (0.43%) |
| Частица | 5686 (9.29%) |
| Причастие | 1903 (3.11%) |
| Деепричастие | 255 (0.42%) |
| Служебных слов: | 30178 (49.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.42 |
| . точка | 80.56 |
| - тире | 30.42 |
| ! восклицательный знак | 7.33 |
| ? вопросительный знак | 11.13 |
| ... многоточие | 11.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.47 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.73 |
| " кавычка | 10.81 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 0.64 |
| ; точка с запятой | 2.22 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
